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贝叶斯估计的思想 贝叶斯定理 贝叶斯估计的一个例子 基于后验分布的统计推断 先验分布的选择 多元回归的贝叶斯分析 马尔可夫链蒙特卡罗法
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4.1假设在模型Y1=B1+B2X21+B3X32+u1中X2与X3之间的相关系数为零,于 是有人建议你进行如下回归:
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7.1 表中给出了 1970~1987 年期间美国的个人消息支出(PCE)和个人可支配收入(PDI) 数据,所有数字的单位都是 10 亿美元(1982 年的美元价)
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9.1 设真实模型为无截距模型: Y X u i i = + 2 2 回归分析中却要求截距项不能为零,于是,有人采用的实证分析回归模型为:
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古典线性回归模型的假定 OLS的代数推导 OLS的几何解释 拟合优度 OLS的小样本性质 对单个系数的 t检验 对线性假设的 F检验 分块回归与偏回归(选读) 预测
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2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例
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4.1 联立方程偏差 4.2 测量误差偏差 4.3 工具变量法 4.4 二阶段最小二乘法 4.5 弱工具变量 4.6 对工具变量外生性的过度识别检验 4.7 对解释变量内生性的豪斯曼检验:究竟该用OLS还是IV 4.8 如何获得工具变量 4.9 工具变量法的Stata实例
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离散被解释变量的例子 二值选择模型 二值选择模型的微观基础 二值选择模型中的异方差问题 稀有事件偏差(选读) 含内生变量的Probit模型(选读) 双变量Probit模型(选读) 部分可观测的双变量Probit模型(选读)
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面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例
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7.1 长面板的估计策略 7.2 面板校正标准误 7.3 仅解决组内自相关的FGLS 7.4 全面FGLS 7.5 残差特性的检验 7.6 变系数模型 7.7 面板工具变量法(△) 7.8 豪斯曼-泰勒估计量(△) 7.9 动态面板
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